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“互聯網+”為制造行業智能轉型帶來了什么?

2016-12-15 12:47:38 來源:中國建材報

  ■北京亦莊國際產業互聯網研究院股份公司常務副總裁崔玲

  現今,兩化融合、智能制造已經成為了傳統工業轉型升級的重要方向,其中“互聯網+”又是重要抓手。

  但仍有許多人好奇:“互聯網+”與傳統制造業相結合,能為傳統制造行業帶來什么?除去生產方式的改變,傳統企業的資源配置方式、思維方式等也隨著互聯網思維的注入,發生了天翻地覆的變化。

  企業思維方式與信息共享模式的轉變

  “互聯網+”與傳統制造業的碰撞,使得企業的思維方式從傳統的B2B,B2C模式轉換到B2B2B,B2B2C,B2B2E,C2B的新模式。

  在互聯網的時代,要充分重視C端用戶的體驗,他們通過互聯網聚集起來的消費能力驚人。為此,要了解C端用戶的心態,就必須要在消費者的歸屬感、存在感和參與感上工夫,要意識到互聯網“長尾經濟”的厲害,“屌絲”能量不容小覷。通過互聯網兜售參與感,讓傳統的C端用戶參與到產品研發設計當中去,即C2B模式,讓C端用戶參與到品牌傳播中,即粉絲經濟。用戶體驗是最強的ROI和KPI考核指標,用戶體驗要前置,要讓客戶感受到,不要把經歷耗費在擅長而無意義的點上。

  在工業產品越發繁多的今天,要想在市場中占有一席之地,必須專注于用戶需求,為其提供更專業的服務。越專業,越專注。尤其對中小企業創業者來講,在創業期做不到專注很難生存下去。簡約即是美,外在部分,要足夠簡潔,內在部分,操作流程要足夠簡化。簡約意味著人性化,是人性最基本的東西。人都有惰性的,你讓我少一步,我就會更愿意用這個產品。用戶的需求必須是剛需,是用戶急需解決的問題。極致的服務要超越用戶預期。進入并了解用戶的內心世界,要有彼此可以感同身受的心。從小處著眼,從創新著眼,根據用戶的需求快速迭代。

  “互聯網+”時代下,數據資產成為核心競爭力。在互聯網的時代,數據已經成為企業的核心資產,數據的專業處理能力成為企業的核心競爭力。企業的數據相關部門也從“成本中心”轉變為“利潤中心”。企業戰略從“業務驅動”轉向“數據驅動”。海量的用戶訪問數據信息看似零散,但背后隱藏著必然的消費行為邏輯,大數據分析能獲悉產品在各區域、各時間段、各消費群的庫存和預售情況,進而進行市場判斷,并依此進行產品和運營方式的調整。傳統制造業也不能免俗。

  “互聯網+”使得傳統制造行業的信息共享模式發生了巨大的變化,從而帶來了資源配置方式的巨大轉變。以往傳統制造行業企業流程繁瑣,中間環節眾多,地區和行業間的信息不對稱等情況嚴重。通過互聯網+相關的云計算、大數據以及移動互聯網技術,快速建立起跨行業和跨地區的信息共享平臺,促進地區間和行業間的橫縱雙向交流,有效的將產品和服務匹配給需求方可以有效的促進生態發展。

  “互聯網+”將生產環節上的各類資源和各類數據進行池化,通過資源池間的交互對傳統工藝流程進行重組和改進。

  生產組織模式轉變

  傳統的制造業大都是封閉式生產,由生產商決定生產何種商品。生產者與消費者的角色相對割裂。“互聯網+”將瓦解這種狀態,由顧客全程參與到生產環節當中,由用戶共同決策來制造他們想要的產品。也就是說,未來時代消費者與生產者的界限會逐步模糊,而同時傳統的經濟理論面臨崩潰。智能制造的形式和手段多種多樣,行業之間和企業之間的差別巨大,即使同一行業中相似的企業,也有可能從不同的環節開始,使用不同的技術手段。企業管理者在實施智能制造項目時必須思考的三個問題:“生產什么?用什么設備?如何組織生產?”

  生產什么指企業生產的產品。一般來說,制造業的智能制造可分為流程行業的智能制造和離散行業的智能制造,不同的產品,其智能制造的環節和模式有所不同,而且,在當前的技術條件下,并非所有的行業都適合發展智能制造。因此,我們在對兩個工廠智能制造水平進行比較的時候,如果他們不是同一行業,同類產品,則對比的意義不大。

  一般來說,流程行業總體的自動化、智能化水平要高于離散行業,那么在離散行業內,產品的價值越高、產量越大、標準化程度越高、生產自動化水平越高、模塊化程度越高、產品自身智能化水平越高的領域就越適合智能制造。離散行業,簡單的理解就是把各類零部件組裝成各類工業電子產品。這些產品多是模塊化產品,組裝工藝標準化程度高,一些特殊復雜工藝環節已經實現了機械化和自動化,具有向智能制造進一步升級的基礎。生產規模較小,而且制造裝配環節多以工人的手工操作為主的企業并不具備發展智能制造的條件,它首要的考慮是先做自動化的改造。

  生產設備主要考慮到機器、機器人和人三者之間的關系。不同行業的生產能力構成是不一樣的,比如在大型制造行業企業中,例如汽車、飛機制造企業,我們看到了大量的機器人替代了人,支撐了制造流,而在芯片制造行業、方便食品制造行業,機器人不多,但是生產的自動化程度也挺高,反而是專用設備在發生作用。在許多地方我們還能看到大量的勞動密集型企業,大量的工人組成了生產線,企業也做了許多嘗試,希望用智能機器和機器人替代人力,但由于工藝上難以滿足,至今沒有取得太大進展。智能制造并非是用機器人去替代人,而是根據市場需求和生產需要做到最優配置,在組合中實現人盡其才、物盡其用,從這個角度來看,我們不能簡單的用一個工廠的機器人數量或者工廠的無人化程度來判斷它的智能水平,而是應該看工廠內人和機器人的協同程度。很多帶有科幻味道的無人工廠,雖然在物流、配送、檢測等環節主要由智能裝備來完成,但在組裝、包裝等工序上仍然存在許多技術工人,但在有人的環節也會通過智能化的輔助裝備來規避人在能力上的短板,有效實現了效率、靈活性和可靠性的兼得。比如在裝配線上,我們看到有許多人工操作環節,自動小車運送過來將需要加工的零件運送到組裝工人的工位,這時候工作人員通過顯示在電腦上的任務單,完成裝配。

  以智能制造來組織生產是需要依靠數據來驅動的,數據反映生產設備的健康狀況,反映產品的質量,管理人員通過可視化的數據信息來優化生產,但這更要求企業掌握核心技術,找到關鍵的數據關系。傳統的生產模式主要靠經驗,靠規章制度,靠企業文化,難以琢磨總結。在智能制造模式下依靠數據來組織生產,對于生產控制的決策主要依靠聯通的、持續的智能數據,數據在各個層面和各個環節實現了整合,工廠變得越來越透明,設備對產品的加工,產品在生產線上的傳遞,工人的活動參與,都可以溯源。通過大數據分析技術幫助管理者搜集信息、整合信息,輔助決策。通過數據的可視化,管理人員可以快速定位問題。在智能數據的幫助下,可以快速清晰地發現效率損失在哪里?質量問題發生在哪個環節?進而突破原有生產方式的極限。

  不僅僅生產過程是數字化的,生產工藝也逐漸被拆解,進而轉向了數字化,此前的生產的組織更多依靠經驗型管理,各種規章制度給人的行為建立約束和邊界,而未來則會由數據提供引導,每一個崗位都會變得“有據可依”。

責編:丁濤

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